import java.util.Comparator;
import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 面试题59-1：滑动窗口的最大值
 */
public class Offer_59_I {
    /**
     * 方法三：单调队列
     * <p>
     * 时间复杂度：O(n)
     * <p>
     * 空间复杂度：O(k)
     */
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        if (n == 0 || n < k) {
            return new int[0];
        }
        // 双端队列，队列中存储的是元素下标
        // 在队列中，这些下标按照从小到大的顺序被存储，并且它们在数组 nums 中对应的值是严格单调递减的
        Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
        // 窗口大小还没有到 k 时
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            // 不断地将新的元素与队尾的元素相比较，
            // 如果前者大于等于后者，那么队尾的元素就可以被永久地移除，我们将其弹出队列
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(i);
        }

        int[] ans = new int[n - k + 1];
        ans[0] = nums[deque.peekFirst()];
        // 窗口开始滑动
        for (int i = k; i < n; i++) {
            // 不断地将新的元素与队尾的元素相比较，
            // 如果前者大于等于后者，那么队尾的元素就可以被永久地移除，我们将其弹出队列
            while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                deque.pollLast();
            }
            deque.offerLast(i);
            // 如果最大值的索引已在窗口左边界之外，则将其出队
            while (deque.peekFirst() <= i - k) {
                deque.pollFirst();
            }
            // 当前窗口内的最大值
            ans[i - k + 1] = nums[deque.peekFirst()];
        }
        return ans;
    }

    /**
     * 方法二：优先队列（堆）
     * <p>
     * 时间复杂度：O(nlogn)
     * <p>
     * 空间复杂度：O(n)
     */
    public int[] maxSlidingWindow2(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        if (n == 0 || n < k) {
            return new int[0];
        }
        // 大根堆
        // 堆中存储的是二元组 (num, index)，其中 num 为数组中的元素，index 为其下标
        PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<int[]>(new Comparator<int[]>() {
            // 按元素值降序，索引降序
            @Override
            public int compare(int[] pair1, int[] pair2) {
                if (pair1[0] != pair2[0]) {
                    return pair2[0] - pair1[0];
                } else {
                    return pair2[1] - pair1[1];
                }
            }
        });
        // 将前 k 个元素入堆
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            pq.offer(new int[] { nums[i], i });
        }

        int[] ans = new int[n - k + 1];
        ans[0] = pq.peek()[0];
        // i 实际上是窗口右边界
        for (int i = k; i < n; i++) {
            pq.offer(new int[] { nums[i], i });
            // 如果最大值已在窗口左边界之外，则将其出堆
            while (pq.peek()[1] <= i - k) {
                pq.poll();
            }
            // 当前窗口内的最大值
            ans[i - k + 1] = pq.peek()[0];
        }
        return ans;
    }

    /**
     * 方法一：暴力法
     * <p>
     * 时间复杂度：O((n-k+1)*k) = O(nk)
     * <p>
     * 空间复杂度：O(1)
     */
    public int[] maxSlidingWindow1(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        if (n == 0 || n < k) {
            return new int[0];
        }
        // 窗口个数为 n-k+1
        int[] ans = new int[n - k + 1];
        // ans 数组得索引
        int index = 0;
        // 窗口左右边界
        int left = 0, right = k - 1;
        // 滑动窗口
        while (right < n) {
            // 找出当前窗口得最大值
            int curWindowMax = nums[left];
            for (int i = left; i <= right; i++) {
                curWindowMax = Math.max(curWindowMax, nums[i]);
            }
            ans[index++] = curWindowMax;
            // 向右移动窗口
            left++;
            right++;
        }
        return ans;
    }
}
